借助 OpenUSD 开发和运用基于物理原理、由 AI 驱动的数字孪生的强大能力。
Video courtesy of HEAVY.AI
全球企业正竞相实现数字化并转变为软件定义型企业。借助 NVIDIA Omniverse™、NVIDIA AI 和 OpenUSD，开发人员正在构建数字孪生的新时代，以设计、模拟、运营并优化他们的产品和生产设施。一旦构建完成，这些数字孪生便化身为生成式物理 AI 的试验田，为自主系统的运行与发展注入强大动力。
探索五个真实的开发者用例，获取见解与资源，助力您开发自己的数字孪生解决方案。
按照此分步指南使用新的 NVIDIA NIM 微服务开启数字孪生和物理 AI 的开发之旅。
西门子和 NVIDIA 正在携手合作，在 Siemens Xcelerator 和 NVIDIA Omniverse™ 平台之间实现互联，助力企业解锁工业自动化的巨大潜力。
“十多年来，我们的数字孪生技术一直在帮助各行各业的客户提高生产力，如今我们可提供业内最全面的数字孪生。当 Siemens Xcelerator 连接至 Omniverse 后，我们将利用来自西门子软件和解决方案的丰富数据，实现从边缘到云端连接硬件和软件的实时、沉浸式元宇宙。”
— Siemens AG 总裁兼首席执行官 Roland Busch
查看将 NVIDIA Omniverse、NVIDIA AI 和 OpenUSD 集成到其软件、解决方案和服务产品系列中的开发者生态系统。.
开发者的实际使用情况
宝马集团
Continental 和 SoftServe
Katana Studio
梅赛德斯-奔驰
NVIDIA
西门子能源
西门子歌美飒
英国原子能管理局
Foxconn
SAP
西门子
纬创集团
WPP，可口可乐
Amazon 机器人
Lowe’s
百事公司
Earth-2 Data: DKRZ/MPI-M, ICON Model
Cesium
Lockheed Martin 与 NVIDIA
爱立信
HEAVY.AI
公告
新服务将加速基于通用场景描述的工作流以及工业数字孪生和机器人的开发。
开发者可以访问新的 NVIDIA NIM 微服务，用于 Isaac Lab 和 Isaac Sim 中的机器人仿真、OSMO 机器人云计算编排服务和远程操作数据捕获工作流等。
借助 NVIDIA NIM 微服务 USD Search 和 USD Code，市场营销领导者 WPP 帮助饮料公司在全球范围内加速创意活动的迭代。
全球领先的创意和制作服务机构率先采用 OpenUSD 和 NVIDIA NIM 微服务来创建精准的品牌视觉。
生成式物理 AI NIM 微服务以及 NVIDIA Metropolis 参考工作流旨在协助创建智能的沉浸式工作环境。
Announcements
Announced at SIGGRAPH, the new deep-learning framework creates AI-ready virtual representations for autonomous vehicles, climate science and smart cities.
Orchestrate 3D data pipelines to design, develop, and visualize digital twins and large-scale virtual simulation environments.
Power photorealistic, physically accurate virtual environments with scalable robotics simulation and synthetic data generation.
Power digital twins and complex simulation workloads at scale with a purpose-built system.
Deliver AI safely and securely to support human and machine collaboration.
NVIDIA Omniverse™ Cloud is a platform-as-a-service providing developers a full-stack cloud environment to design, develop, deploy, and manage industrial digitalization applications.
和硕
开发先进的生成式 AI 赋能的虚拟工厂解决方案，简化团队之间的沟通、模拟场景并优化运营。
Katana
通过提供超个性化的逼真购买体验，为零售商和消费者提供帮助。
利用强化学习，使实体机器人能够通过试错法学习复杂技能。
结合使用实际数据，针对计算机视觉工作流训练 AI 模型。
借助能够为测试和验证提供受控安全环境的仿真，加速自动驾驶汽车开发。
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